Classification et régionalisation

Application aux résultats des élections européennes de 2024 en France métropolitiane

CLaude GRASLAND (Université Paris Cité - département de géographie, UMR 8504 Géographie-cités - équipe TERMS)

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Introduction

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Il est possible d’écrire des formules mathématiques en langage \(\TeX\). Pour cela, il suffit de délimiter le contenu \(\LaTeX\) par un ou deux symboles $, ex :

$$ y = \sqrt{\frac{1}{x + \beta}} $$ 

En mode Inline (1 $) , les formules sont incluses à l’intérieur du paragraphe courant, ex : \(\sum_{i=1}^n X_i\)
En mode Displayed (2 $), elles apparaissent centrées et mises en exergue, ex : \[ y = \sqrt{\frac{1}{x + \beta}} \]

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1 Partie A

1.1 Partie A.1

1.1.1 Partie A.1.1

1.1.2 Partie A.1.2

1.1.3 Partie A.1.3

1.2 Partie A.2

1.3 Partie A.3

1.4 Partie A.4

2 Partie B

2.1 Partie B.1

2.2 Partie B.2

3 Partie C

3.1 Partie C.1

3.2 Partie C.2

3.3 Partie C.3

4 Partie D

4.1 Partie D.1

4.2 Partie D.2

Bibliographie

BARNIER, Julien, 2021. rmdformats: HTML Output Formats and Templates for ’rmarkdown’ Documents [en ligne]. S.l. : s.n. Disponible à l'adresse : https://github.com/juba/rmdformats.
R CORE TEAM, 2020. R: A Language and Environment for Statistical Computing [en ligne]. Vienna, Austria : R Foundation for Statistical Computing. Disponible à l'adresse : https://www.R-project.org/.
XIE, Yihui, 2020. knitr: A General-Purpose Package for Dynamic Report Generation in R [en ligne]. S.l. : s.n. Disponible à l'adresse : https://CRAN.R-project.org/package=knitr.

Annexes

Source des données brutes

  • le fichier résultats-définitifs-par-circonscriptions.csv qui se trouve dans le dossier data/raw est accesible sur le site data.gouv.fr en suivant ce lien. Il présente les résultats définitifs des élections europénnes et a pour origine le Ministère de l’Intérieur. Comme il est très complexe (beaucoup de colonnes redondantes) nous l’avons largement modifié pour créer les fichiers don-circ.csv et don-circ.RDS qui se trouvent dans le dossier data/net.

  • le fichier indic-stat-circonscriptions-legislatives-2022.xls se trouve également dans le dossier data/raw a été produit par l’INSEE et est accessible en suivant ce lien. Il fournit un ensemble de données de cadrage sociales et économiques sur les circonscriptions législatives de France à partir des données du recensement de 2022 et de quelques autres sources.

  • le fichier circo_composition.xls également accessible sur le même lien permet de mettre en rapport les circonscription avec les départements, les régions ou les communes. Sachant qu’une même commune peut participer à deux circonscriptions ou plus. On s’en servira principalement pour établir le lien entre circonscriptions et régions.

  • le fichier france_circonsscriptions_legislatives_2012.json contient un fichier simplifié des circonscriptions législatives en vigueur depuis 2012. C’est une reprise du travail de Toxicode. L’Atelier de cartographie de Sciences Po à ensuite vérifié, nettoyé et généralisé le fond. Il est accessible sur le site data.gouv.fr en suivant ce lien. Il est beaucoup plus léger et mieux généralisé que le fonds de carte fournit par l’INSEE avec les deux ressources précédentes

Préparation des données géométriques

On charge le fichier des circonscriptions en ne conservant que les données de France métropolitaine hors Corse, soit 533 circonscriptions. On le projette en EPSG 2154 puis on l’agrège par département et régions pôir disposer de trois fonds de cartes.

# Charge le fonds de carte
map<-st_read("data/raw/france-circonscriptions-legislatives-2012.json")

# Charge la table de correspondance entre circonscriptions, départements et régions
meta<-read_xlsx("data/raw/circo_composition.xlsx",sheet= "table") 


# Harmonise les noms et codes de départements et régions
meta <- meta %>%
    select(circ=circo, dept= DEP,dept_nom=libdep, regi=REG, regi_nom = libreg) %>%
    filter(substr(circ,1,2) == dept) %>%   # CORRIGE DES ERREURS DE CODAGE DE L'INSEE
  unique()



# Crée la carte des circonscriptions
map_circ <- map %>% 
                    mutate(circ=ID) %>%
                    select(circ)     %>%
                    left_join (meta) %>%     
                    filter(nchar(dept)<3,                   # Elimine les DROM
                      ! dept %in% c("2A","2B")) %>%         # Elimine la Corse#
                    arrange(regi, dept,circ) %>%
                    st_transform(2154)                         # Change la projection
saveRDS(map_circ, "data/net/map_circ.RDS")



# Agrège par département 
map_dept <- map_circ %>% group_by(dept) %>%
                        summarize(dept_nom=min(dept_nom),
                                  regi=min(regi),
                                  regi_nom = min(regi_nom)) %>%
                        st_buffer(dist=200)
saveRDS(map_dept, "data/net/map_dept.RDS")

# Agrège par région
map_regi <- map_dept %>% group_by(regi) %>%
                        summarise(regi_nom = min(regi_nom))
saveRDS(map_regi, "data/net/map_regi.RDS")

On affiche les trois fonds de carte pour vérification:

# Chargement
map_circ <- readRDS("data/net/map_circ.RDS")
map_dept <- readRDS("data/net/map_dept.RDS")
map_regi <- readRDS("data/net/map_regi.RDS")

# Verification du fonds de carte
mf_map(map_circ, type = "base", col="lightyellow", border="gray80", lwd=0.4)
mf_map(map_dept, type = "base", col=NA, border="gray50", lwd=0.8, add=T)
mf_map(map_regi, type = "base", col=NA, border="gray20", lwd=1.6, add=T)
mf_layout(title = "Superposition des trois fonds de carte",
          credits = "Source : Toxicode & Atelier de Cartographie de Science Po
Auteur : Claude Grasland, 2024",
          frame = T)

Préparation des données électorales

Nous allons extraire du fichier électoral les effectifs bruts de vote pour les candidats des différentes listes en remplaçant le nom de la liste par celui du candidat et en ne retenant queles candidats qui ont reçu des voix dans toutes les circonscriptions. Les candidats qui n’ont pas reçu de voix dans toutes les circonscriptions seront placés dans la catégorie “Autres”.

Info session

setting value
version R version 4.4.1 (2024-06-14)
os macOS 15.1
system x86_64, darwin20
ui X11
language (EN)
collate en_US.UTF-8
ctype en_US.UTF-8
tz Europe/Paris
date 2024-12-17
pandoc 3.2 @ /Applications/RStudio.app/Contents/Resources/app/quarto/bin/tools/x86_64/ (via rmarkdown)
package ondiskversion source
dplyr 1.1.4 CRAN (R 4.4.0)
knitr 1.49 CRAN (R 4.4.1)
mapsf 0.12.0 CRAN (R 4.4.1)
readxl 1.4.3 CRAN (R 4.4.0)
sf 1.0.19 CRAN (R 4.4.1)

Citation

Grasland C (2021). “Classification et Régionalisation.”, doi:10.48645/xxxxxx https://doi.org/10.48645/xxxxxx,, https://rzine.fr/publication_rzine/xxxxxxx/.

BibTex :

@Misc{,
  title = {Classification et Régionalisation},
  subtitle = {Application aux résultats des élections européennes de 2024 en France métropolitiane},
  author = {Claude Grasland},
  doi = {10.48645/xxxxxx},
  url = {https://rzine.fr/publication_rzine/xxxxxxx/},
  keywords = {FOS: Other social sciences},
  language = {fr},
  publisher = {FR2007 CIST},
  year = {2021},
  copyright = {Creative Commons Attribution Share Alike 4.0 International},
}


Glossaire


  1. Mot/expression à définir Définition du mot/expression… etc.↩︎